11 Cei mai obișnuiți algoritmi de învățare automată 2022: Care sunt tipurile de algoritmi de învățare automată?

Publicat: 2022-08-31

În această postare, vom arunca o privire la cei mai comuni algoritmi de învățare automată și le vom explica pe scurt. Acest lucru vă va ajuta să înțelegeți cum funcționează și când să le utilizați.

Algoritmii de învățare automată sunt utilizați pe scară largă în afaceri și știință pentru a face predicții sau recomandări.

Dacă lucrați cu date sau intenționați să lucrați cu date în viitor, atunci trebuie să știți despre algoritmii de învățare automată. Dar nu-ți face griji, nu trebuie să fii un matematician geniu pentru a le înțelege!

În această postare pe blog, vom descompune 11 dintre cei mai comuni algoritmi de învățare automată și îi vom explica pe scurt. Deci, indiferent dacă abia începi în știința datelor sau inginer cu experiență, citiți mai departe pentru un curs intensiv de algoritmi de învățare automată.

Dacă sunteți ca majoritatea profesioniștilor în știința datelor, sunteți mereu în căutarea unor modalități noi și inovatoare de a vă îmbunătăți modelele de învățare automată. Dar cu atât de mulți algoritmi diferiți din care să alegi, poate fi dificil să știi de unde să începi.

Machine Learning Algorithms

În această postare pe blog, vom arunca o privire la unsprezece dintre cei mai comuni algoritmi de învățare automată și vom explica cum funcționează aceștia pe scurt.

Înarmat cu aceste cunoștințe, veți putea alege algoritmul potrivit pentru sarcina în cauză și veți putea începe să construiți mai rapid modele mai bune.

Cuprins

11 cei mai obișnuiți algoritmi de învățare automată 2022

1. Regresia liniară

este cel mai comun algoritm de învățare automată. Este folosit pentru a modela o relație între o variabilă dependentă (y) și una sau mai multe variabile independente (x). Scopul este de a găsi linia de cea mai bună potrivire care minimizează eroarea dintre valorile prezise și valorile reale.

Regresia liniară este o metodă simplă și utilizată pe scară largă de învățare statistică. Modelele de regresie liniară sunt folosite pentru a descrie relațiile dintre variabile prin potrivirea unei linii la date. Aceste modele sunt populare deoarece sunt ușor de înțeles și interpretat și pot fi aplicate la o gamă largă de date.

Regresia liniară este un instrument puternic pentru înțelegerea relațiilor dintre variabile, dar are limitări. Modelele liniare fac ipoteze despre datele care pot să nu fie adevărate și pot fi părtinite de valori aberante. În plus, modelele liniare nu pot surprinde relațiile neliniare dintre variabile.

În ciuda acestor limitări, regresia liniară este încă un instrument valoros pentru înțelegerea datelor. În acest tutorial, vom afla despre regresia liniară și cum să construim modele liniare în R. Vom afla, de asemenea, despre unele dintre limitările regresiei liniare și cum să le depășim.

2. Regresia logistică

este similar cu regresia liniară, dar este utilizat când variabila dependentă este binară (1 sau 0). Scopul este de a găsi linia de cea mai bună potrivire care maximizează probabilitatea predicției corecte.

Regresia logistică este similară cu regresia liniară, dar predicțiile făcute prin regresia logistică nu sunt continue. În schimb, sunt dihotomice, ceea ce înseamnă că există doar două rezultate posibile .

De exemplu, un model de regresie logistică poate fi folosit pentru a prezice dacă un e-mail este sau nu spam, pe baza anumitor cuvinte care apar în e-mail.

Regresia logistică este un instrument puternic, dar nu este lipsit de limitări. Una dintre cele mai mari limitări este că poate fi folosit doar pentru a prezice rezultate dihotomice. Cu alte cuvinte, poate prezice doar dacă un eveniment va avea loc sau nu, nu cât de probabil este să se producă.

O altă limitare a regresiei logistice este că presupune că toate variabilele sunt independente unele de altele.

Acest lucru nu este întotdeauna cazul în seturile de date din lumea reală. În ciuda limitărilor sale, regresia logistică este o tehnică statistică utilizată pe scară largă și poate fi foarte utilă în prezicerea evenimentelor.

3. Suport mașini vectoriale

sunt un tip de algoritm liniar de învățare automată. Ele sunt utilizate atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi hiperplanul care maximizează marja dintre cele două clase.

Mașinile vectoriale suport (SVM) sunt un tip de algoritm de învățare supravegheată care poate fi utilizat atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru regresie. SVM-urile sunt o alegere populară pentru sarcinile de învățare automată datorită capacității lor de a produce rezultate precise cu date relativ puține.

SVM-urile funcționează prin maparea datelor într-un spațiu de dimensiuni mari și apoi găsirea unui hiperplan care separă cel mai bine datele în clase. Acest hiperplan este apoi folosit pentru a face predicții asupra datelor noi.

SVM-urile sunt, de asemenea, eficiente în cazurile în care datele nu sunt separabile liniar. În aceste cazuri, SVM-urile pot folosi un truc al nucleului pentru a transforma datele astfel încât acestea să devină separabile liniar. Nucleele obișnuite utilizate cu SVM includ nucleul Funcție de bază radială (RBF) și nucleul polinomial.

SVM-urile au o serie de avantaje față de alți algoritmi de învățare automată, inclusiv:

– Capacitatea de a produce rezultate precise cu date relativ puține

– Abilitatea de a lucra cu date care nu sunt separabile liniar

– Abilitatea de a folosi nuclee pentru a transforma datele astfel încât acestea să devină separabile liniar

SVM-urile au, de asemenea, unele dezavantaje, printre care:

– Nevoia de reglare atentă a hiperparametrilor

– Potențialul de supraadaptare dacă datele nu sunt suficient de mari

Citește și:

Probă gratuită Jasper Ai
Cod cupon Jasper AI
LeadPages vs Instapage
Leadpages vs Unbounce
Cei mai buni scriitori AI, software de scriere de conținut
Cele mai bune instrumente de copywriting AI
Cele mai bune instrumente AI pentru a vă automatiza anunțurile Facebook
Prețurile Content Studio
Revizuire Jasper AI
Care sunt cele mai bune instrumente de filare a articolelor

4. Clasificatori Bayes naivi

sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Ele se bazează pe teorema Bayesiană și fac predicții folosind o abordare probabilistică.

După cum am văzut, clasificatorul naiv Bayes este un instrument foarte simplu și puternic pentru clasificare. Ideea cheie din spatele clasificatorului este de a găsi un set de greutăți care să poată fi utilizate pentru a distinge între două clase.

Pentru a face acest lucru, trebuie să găsim mai întâi un set de caracteristici care sunt utile pentru discriminarea între cele două clase.

Odată ce am găsit aceste caracteristici, le putem folosi pentru a antrena un clasificator. Clasificatorul naiv Bayes este un instrument foarte popular pentru clasificare și este adesea folosit în aplicațiile de învățare automată.

Avantajul cheie al clasificatorului naiv Bayes este că este foarte simplu de implementat și, de asemenea, este foarte rapid de antrenat. Clasificatorul este, de asemenea, foarte robust la zgomot și valori aberante. Cu toate acestea, clasificatorul are câteva dezavantaje.

În primul rând, clasificatorul face o presupunere puternică cu privire la independența caracteristicilor. Această presupunere nu este adesea adevărată în practică și poate duce la performanțe slabe. În al doilea rând, clasificatorul naiv Bayes nu se scalează bine la seturi mari de date.

Acest lucru se datorează faptului că clasificatorul trebuie să calculeze probabilitățile pentru toate caracteristicile din setul de date, ceea ce poate consuma foarte mult timp. În cele din urmă, clasificatorul naiv Bayes poate fi părtinitor dacă datele de antrenament nu sunt reprezentative pentru datele de testare.

5. Arbori de decizie

sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi arborele de decizie care minimizează eroarea.

Arborii de clasificare sunt utilizați pentru a prezice o etichetă de clasă (de exemplu, tipul de animal, tipul de mașină).

Arborii de regresie sunt utilizați pentru a prezice o valoare numerică (de exemplu, preț, temperatură).

Arborele de clasificare și regresie sunt creați prin antrenarea unui algoritm pe un set de date. Algoritmul caută modele în date și folosește acele modele pentru a crea un arbore.

Arborele este apoi folosit pentru a face predicții asupra datelor noi. De exemplu, dacă aveți un arbore de clasificare care prezice tipul de animal pe baza caracteristicilor sale, puteți utiliza arborele pentru a prezice tipul de animal pentru un nou punct de date (de exemplu, un animal necunoscut).

Pentru a face predicții, algoritmul urmează pur și simplu calea copacului de la rădăcină la frunze. Predicția finală se face prin luarea votului majoritar al frunzelor (pentru arbori de clasificare) sau prin medierea valorilor frunzelor (pentru arborii de regresie).

Arborele de decizie sunt un instrument puternic pentru rezolvarea problemelor, dar nu sunt perfecti. Un dezavantaj al arborilor de decizie este că pot supraadapta datele de antrenament.

Aceasta înseamnă că arborele poate să nu se generalizeze bine la date noi și să nu fie exact. Pentru a evita supraadaptarea, este important să utilizați o strategie bună de validare încrucișată atunci când vă instruiți arborele de decizie.

6. Păduri aleatorii

sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi pădurea care minimizează eroarea.

Pădurile aleatorii sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru cele de regresie. Acest algoritm funcționează prin crearea unui set de arbori de decizie, fiecare dintre care este antrenat pe un subset aleatoriu de date.

Predicția finală se face apoi prin mediarea predicțiilor tuturor arborilor de decizie individuali. Această abordare are mai multe avantaje față de alți algoritmi de învățare automată, inclusiv o precizie îmbunătățită și o supraadaptare redusă.

Pădurile aleatorii sunt un instrument puternic atât pentru sarcinile de clasificare, cât și de regresie. Au capacitatea de a gestiona seturi mari de date cu multe caracteristici și pot fi, de asemenea, utilizați pentru a îmbunătăți acuratețea altor algoritmi de învățare automată.

În plus, pădurile aleatorii sunt relativ ușor de utilizat și interpretat, ceea ce le face o alegere bună pentru multe aplicații.

7. Mașini de creștere a gradului

sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi mașina care minimizează eroarea.

Mașinile de creștere a gradului sunt un tip de algoritm de învățare automată care poate fi folosit pentru a crea modele predictive. Algoritmul funcționează prin construirea secvențială a modelelor și apoi combinându-le pentru a crea un model final.

Avantajul acestei abordări este că poate ajuta la reducerea supraadaptării, deoarece fiecare model individual este mai puțin probabil să supraadapteze datele.

Videoclipuri similare ale algoritmilor de învățare automată:

8. Rețele neuronale

sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi rețeaua neuronală care minimizează eroarea.

Rețelele neuronale sunt un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat pentru a modela modele complexe în date. Rețelele neuronale sunt similare cu alți algoritmi de învățare automată, dar sunt compuse dintr-un număr mare de noduri de procesare interconectate, sau neuroni, care pot învăța să recunoască modele de date de intrare.

Rețelele neuronale sunt utilizate în mod obișnuit pentru sarcini precum recunoașterea imaginilor, recunoașterea vorbirii și traducerea automată.

Rețelele neuronale sunt un instrument puternic pentru învățarea automată, dar sunt și algoritmi complecși care pot fi dificil de înțeles și de reglat. În această postare, vom prezenta câteva dintre elementele de bază ale rețelelor neuronale și cum funcționează acestea.

9. K înseamnă Clustering

este un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi k-mediile care minimizează eroarea.

Gruparea K-means este un tip de învățare nesupravegheată, care este utilizat atunci când aveți date neetichetate (adică date fără categorii sau grupuri definite). Scopul acestui algoritm este de a găsi clustere în date, cu numărul de clustere reprezentat de variabila K.

Algoritmul funcționează prin atribuirea fiecărui punct de date unui cluster și apoi găsirea iterativă a centroidul fiecărui cluster. Acest proces se repetă până când clusterele nu se mai schimbă.

10. Reducerea dimensionalității

este un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi dimensiunea redusă care minimizează eroarea.

Există multe moduri de a efectua reducerea dimensionalității. Cea mai comună metodă este analiza componentelor principale (PCA).

PCA este o transformare liniară care transformă datele într-un nou sistem de coordonate, astfel încât cea mai mare variație printr-o anumită proiecție a datelor ajunge să se afle pe prima axă, a doua cea mai mare variație pe a doua axă și așa mai departe.

Alte metode populare pentru reducerea dimensionalității includ analiza liniară discriminantă (LDA), maparea Sammon, factorizarea matricei non-negative (NMF), scalarea multidimensională (MDS), Isomap, încorporarea liniară locală (LLE) și codificatoarele automate.

Reducerea dimensionalității este adesea folosită ca pas de preprocesare pentru algoritmii de învățare automată. Poate contribui la îmbunătățirea performanței acestor algoritmi prin reducerea zgomotului din date și făcând modelele mai ușor de detectat.

Videoclipuri similare ale algoritmilor de învățare automată:

11. Învățare prin întărire

este un tip de algoritm de învățare automată care este utilizat atât pentru clasificare, cât și pentru regresie. Scopul este de a găsi armarea care minimizează eroarea.

Învățarea prin consolidare este un tip de învățare automată care le permite agenților să învețe din mediul lor prin încercare și eroare. Agenții primesc recompense pentru îndeplinirea anumitor sarcini, ceea ce îi stimulează să învețe cum să finalizeze acele sarcini în mod eficient.

Învățarea prin consolidare a fost aplicată într-o varietate de domenii problematice, inclusiv robotică, joc și sisteme de control.

Link-uri rapide:

Ce este Machine Learning? Cum funcționează Machine Learning?
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Care sunt diferențele majore?
Care este diferența dintre inteligența artificială (AI) și învățarea automată
Ce este e-Learning? Cunoașteți importanța învățării în educație

Concluzie: algoritmi de învățare automată 2022

În concluzie, algoritmii de învățare automată sunt un studiu fascinant și au multe aplicații practice. În timp ce acest articol a zgâriat doar suprafața acestor algoritmi complexi, sperăm că acum aveți o înțelegere de bază a modului în care funcționează.

Dacă doriți să aflați mai multe despre învățarea automată sau despre orice alt domeniu al informaticii, nu ezitați să ne contactați.

Suntem întotdeauna bucuroși să ajutăm oamenii de știință de date în devenire să învețe mai multe despre acest domeniu interesant!